تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > The Improvement of Back Propag...>الوصف

The Improvement of Back Propagation of Neural Networks

العنوان بلغة أخرى: تحسين الانتشار الخلفي للشبكات العصبية
المصدر: المجلة الأفروآسيوية للبحث العلمي
الناشر: الأكاديمية الأفريقية للدراسات المتقدمة
المؤلف الرئيسي: علي، نوري (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Ali, Nouri
مؤلفين آخرين: نمرود، إيمان (م. مشارك) , إبراهيم، محسن (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج2, ع3
محكمة: نعم
الدولة: ليبيا
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: سبتمبر
الصفحات: 132 - 148
ISSN: 2959-6505
رقم MD: 1525471
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EduSearch, HumanIndex
مواضيع:
الخلايا العصبية | الجهاز العصبي المركزي | الإشارات الكهربائية | وظائف التنشيط
كلمات المؤلف المفتاحية:
الشبكات العصبية | معالجة صور | تمييز الأنماط | خوارزمية الانتشار الخلفي | Neural Network | Image Processing | Pattern Recognition | Back Propagation Algorithm
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

1

حفظ في:
المستخلص: يهتم هذا البحث بدراسة شبكة BP وتطورها حيث يلاحظ أن المشاكل الموجودة في خوارزمية الخطأ الخلفي هي تقارب بطيء ومن غير المرجح أن يقترب من الحد الأدنى. وقد قادتنا المشاكل المذكورة أعلاه إلى إيجاد تحسينات لتسريع هذه الخوارزمية. في هذا البحث تم بناء شبكات BP والتي تتضمن إجراءات تسريع باستخدام إحدى طرق التدرج للتخلص من الظواهر المتعرجة والاقتراب من الحد الأدنى العالمي. وقد تم اقتراح معدل التعلم التكيفي لطريقتين لتقليل الأخطاء وتسريع التدريب. وقد لوحظ أن حساب الأوزان الأولية المناسبة (المبدئية المقترحة،- Nguyen Widrow) واستخدام الدالة اللوغاريتمية للقيادة وطريقة معدل التعلم التكيفي قد تم اقتراحها لتقليل الأخطاء وتسريع التدريب يؤدي إلى نتائج كافية وتعلم سريع. تم تطبيق شبكات قياسية على جميع الاقتراحات لتشخيص هشاشة العظام، ثم تم عرض نتائج تحسين الطرق التي نستخدمها.

This paper is concerned with the study of BP network and its evolvement as it is noticed that problems that exist in the Error back propagation algorithm are slow convergence and unlikely to approach minimum. The problems mentioned above led us to find improvements to accelerate this algorithm. In this research BP networks have been constructed, which includes accelerating procedures by using one of the gradient methods to get rid of zigzag phenomena and to approach global minimum. An adaptive learning rate of two methods has been suggested to reduce errors and accelerate training. it has been noticed that calculating appropriate initial weights (Suggested initial, Nguyen–Widrow) and using drive logarithmic function and an adaptive learning rate method have been suggested to reduce errors and accelerate training leading to adequate results and fast learning. A standard network has been applied to all suggestions to diagnose OSTEOARTHRITIN then, results of improving methods which we use have been displayed.
ISSN: 2959-6505

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.